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公开(公告)号：CN115035536A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210469762.0
申请日：2022-04-30
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于连续卷积SPP网络的手写笔迹识别系统，输入单元、预处理单元、智能识别单元和输出单元依次连接，所述用户端的输出与输入单元连接，输出单元的输出与云端和用户端连接，云端还与预处理单元和智能识别单元连接；输入单元的输入为手绘图像数据；所述预处理单元进行平滑去噪、二值化和裁剪；所述智能识别单元对连续卷积SPP网络模型进行预训练、分析和模型投票，得到识别结果；所述输出单元将识别结果分别发送给用户端和云端。本发明除了可以提取螺旋线笔迹震颤特征，也可以同时提取螺旋线匝间距变化和形状特征，同时对多种类型震颤手绘图进行分类。
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公开(公告)号：CN113378636B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202110499450.X
申请日：2021-04-28
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/75 , G06V10/25 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于深度图匹配的车辆行人检测方法，至少包括以下步骤：步骤S1：使用平面激光雷达采集道路信息，形成原始点云数据库；步骤S2：基于点云数据生成图像，通过图像处理初步检测行人和车辆；步骤S3：使用狄洛尼三角剖分法构建黑色车辆的图结构；步骤S4：通过深度图匹配框架实现黑色车辆的检测追踪。本发明的技术方案针对激光雷达对黑色物体反射率低，导致黑色车辆检测不完整，采用了深度图匹配模型，对黑色车辆建立图结构进行匹配检测，有效解决了激光雷达检测黑色车辆效果差的问题，明显提高了平面激光雷达检测行人和车辆的准确率。
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公开(公告)号：CN114898080B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210408143.0
申请日：2022-04-19
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于ViT网络的图像成像设备识别方法，至少包括以下步骤：预先训练得到图像成像设备识别模型；将待识别图像输入图像成像设备识别模型并输出识别结果。在模型训练中，本发明首先根据相机拍摄的校色板和原始校色板的真值获得出当前环境条件下的相机色彩校正矩阵；其次，使用视觉ViT网络进行色彩校正矩阵特征的提取，将第一步提取出的相机色彩校正矩阵作为网络的收敛目标与网络提取的色彩校正矩阵使用损失距离的计算，经过训练得到可以提取色彩校正矩阵特征的ViT网络。训练完成得到性能优异的ViT网络，当新的图像送入网络时，训练好的ViT网络便能够提取该图像的色彩校正矩阵特征向量，结合KNN分类算法得到最终的图像相机设备型号预测类别。
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公开(公告)号：CN110889431A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911030748.5
申请日：2019-10-28
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于K-Means算法改进的高频职业技能生命曲线聚类方法，其特征在于，包括以下步骤：1)爬取用户信息形成用户文档库；2)挖掘高频职业技能；3)构建高频职业技能生命曲线；4)使用密度峰算法选取K个职业技能生命曲线聚类中心；5)使用K-Means算法对职业技能生命曲线进行聚类；6)采用戴维森堡丁指数评估聚类结果，评估不合格，增加职业技能生命曲线聚类中心的数量K，返回步骤4，评估合格则进入下一步；7)得到最终高频职业技能生命曲线聚类结果。本发明通过对高频职业技能生命曲线进行定义，使用密度峰算法选取合适聚类中心点，然后使用K-Means算法进行聚类，进而比较稳定有效的找出生命曲线相似的职业技能。
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公开(公告)号：CN114898080A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210408143.0
申请日：2022-04-19
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于ViT网络的图像成像设备识别方法，至少包括以下步骤：预先训练得到图像成像设备识别模型；将待识别图像输入图像成像设备识别模型并输出识别结果。在模型训练中，本发明首先根据相机拍摄的校色板和原始校色板的真值获得出当前环境条件下的相机色彩校正矩阵；其次，使用视觉ViT网络进行色彩校正矩阵特征的提取，将第一步提取出的相机色彩校正矩阵作为网络的收敛目标与网络提取的色彩校正矩阵使用损失距离的计算，经过训练得到可以提取色彩校正矩阵特征的ViT网络。训练完成得到性能优异的ViT网络，当新的图像送入网络时，训练好的ViT网络便能够提取该图像的色彩校正矩阵特征向量，结合KNN分类算法得到最终的图像相机设备型号预测类别。
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公开(公告)号：CN113378636A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110499450.X
申请日：2021-04-28
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度图匹配的车辆行人检测方法，至少包括以下步骤：步骤S1：使用平面激光雷达采集道路信息，形成原始点云数据库；步骤S2：基于点云数据生成图像，通过图像处理初步检测行人和车辆；步骤S3：使用狄洛尼三角剖分法构建黑色车辆的图结构；步骤S4：通过深度图匹配框架实现黑色车辆的检测追踪。本发明的技术方案针对激光雷达对黑色物体反射率低，导致黑色车辆检测不完整，采用了深度图匹配模型，对黑色车辆建立图结构进行匹配检测，有效解决了激光雷达检测黑色车辆效果差的问题，明显提高了平面激光雷达检测行人和车辆的准确率。
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